package uf;

/**
 * description:
 * author:张腾
 * date:2021-04-09
 */

/**
 * 并查集 路径压缩
 * 优化union 将小的组合并到大的组中，即小的树合并到大的树中。会使得树的深度尽量不加大
 */
public class UF_Tree_Weighted {
    //记录节点元素和该元素所在分组的标识
    private int[] eleAndGroup;
    //记录并查集中数据的分组个数
    private int count;
    //用来存储每一个根节点对应的树中保存的节点的个数
    private int[] sz;

    private UF_Tree_Weighted(int N){

        this.count = N;
        this.eleAndGroup = new int[N];
        //初始化eleAndGroup中的元素及其所在组的标识符，让并查集每个节点元素作为eleAndGroup的索引，元素的父节点作为索引处的值
        for (int i = 0; i < eleAndGroup.length; i++) {
            eleAndGroup[i] = i;
        }

        this.sz = new int[N];
        //默认情况下，sz中每个索引处的值都是1
        for (int i = 0; i < sz.length; i++) {
            sz[i] = 1;
        }
    }

    //获取当前并查集中的数据有多少分组
    public int count(){
        return count;
    }

    //判断并查集中元素p和元素q是否在同一分组中
    public boolean connected(int p,int q){

        return find(p) == find(q);
    }

    //元素p所在的分组的标识符
    public int find(int p){
        while (true){
            if (p == eleAndGroup[p]){
                return p;
            }

            p = eleAndGroup[p];
        }
    }

    //把p元素所在分组和q元素所在分组合并
    public void union(int p,int q){

        int pRoot = find(p);
        int qRoot = find(q);

        //判断pRoot对应的树大还是qRoot对应的树大，需要把较小的树合并到较大的树中
        if (sz[pRoot]>sz[qRoot]){
            eleAndGroup[qRoot] = pRoot;
            sz[pRoot]+= sz[qRoot];
        }else{
            eleAndGroup[pRoot] = qRoot;
            sz[qRoot]+= sz[pRoot];
        }

        //组的数量-1
        count--;
    }
}
